5 giugno 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 1 copertina Pietro Terna Dipartimento di scienze.

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5 giugno 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 1 copertina Pietro Terna Dipartimento di scienze economiche e finanziarie G.Prato Università di Torino - Italia Master in Economia e politica sanitaria Simulazione per la sanità – 5/5 web.econ.unito.it/terna web.econ.unito.it/terna/materiale/master_ec_pol_san/

5 giugno 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 2

5 giugno 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 3 § 5.1

5 giugno 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 4 _Strumenti, seguito _______________________________________ Simulazione in NetLogo ospedali_402.nlogo in linea a anche in linea funzionante a _______________________________________

5 giugno 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 5 problema da trattare Il problema della mobilità dei pazienti oncologici Persone che si spostano per ragioni sanitarie indizio di insoddisfazione? correlazione con ragioni di studio e lavoro esigenze di altri familiari indicazione del medico informazioni tra pazienti differenze tra strutture (es. mancanza della radioterapia) età (più mobilità nei giovani) costi sociali costi vivi Più opzioni di cura chi sceglie? chi ha le informazioni? il medico? il paziente? Strutture adeguato numero di interventi attività di ricerca bassa mortalità Soglia minima per gli ospedali al di sotto aumenta la mortalità collegamenti tra ospedali (rinvii a unità più specializzate) Comportamento di un paziente ben informato ben informato da un medico perfettamente informato o … gradi diversi di informazione

5 giugno 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 6 ospedali.nlogo

5 giugno 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 7 ospedali.nlogo WHAT IS IT? Simulazione di pazienti che si spostano di ospedale in ospedale. L'ospedale normale è bianco. Se un ospedale ha pochi pazienti e quindi rappresenta un punto critico, è segnalato in rosso; se decresce, è segnalato in blu; se diventa troppo grande, in verde. Se il paziente non è a suo agio, cambia ospedale, spostandosi a caso nell'ospedale che si trova a sinistra o a destra; resta in situazione di disagio se incontra un ospedale non bianco. I pazienti in condizione di disagio sono indicati in rosso. HOW TO USE IT Provare a modificare una per volta le probabilità di cambiamento di situazione (agio/disagio) del paziente: cambiamento a caso; cambiamento se in ospedale rosso, blu o verde. Provare combinazioni diverse di tutte le probabilità. Osservare il formarsi di zone di ospedali in crisi.

5 giugno 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 8 _______________________________________ Esaminiamo il codice, esaminiamo la possibilità di inserire nuove caratteristiche, di utilizzare avatar, di impiegare lapprendimento _______________________________________

5 giugno 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 9 modelli letterario-descrittivi modelli matematico-statistici modelli di simulazione nel computer, come artefatti a utilizzare per … Ritorniamo a una classificazione già vista allinizio

5 giugno 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 10 ; ospedali versione per NetLogo 4, maggio 2008 ;; gli agenti scelgono un gruppo; lo lasciano se sono uneasy turtles-own [uneasy?] patches-own [people people-previous-value decreasing? huge?] globals [critical-groups decreasing-groups huge-groups moves number-uneasy group- sites] ; to setup ca ; 'with' takes two inputs: on the left, an agentset (usually "turtles" or "patches"). ; on the right, a boolean reporter. set group-sites patches with [group-site?] set-default-shape turtles "person" crt number [ set uneasy? false set color white ifelse (random 2 = 0) [set heading 90] [set heading 270] ;; randomly face right or left set ycor 0 set xcor random world-width]

5 giugno 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 11 ask turtles [move-into-groups] setup-patches update-critical-or-decreasing-or-huge-groups update-uneasiness setup-plots set moves 0 update-labels spread-people update-plots end ;

5 giugno 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 12 ; to go if (number-uneasy = number) [ show "Catastrophe!" stop ;; stop the simulation if everyone is uneasy ] group-people ;; put all people on the x-axis move-if-uneasy update-critical-or-decreasing-or-huge-groups update-labels update-uneasiness spread-people ;; move the people into vertical columns set moves (moves + 1) update-plots if limit-speed? [ wait 0.2 ] end ;

5 giugno 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 13 ; to setup-patches ask patches [ set people-previous-value 0 set people 0 set decreasing? false set huge? false] ask turtles [set people (people + 1)] end ; to update-labels ask group-sites [ set plabel count turtles-here ] ; plabel is a patch label ; turtles-here reports an agentset containing all ; the turtles on the caller's patch (including the caller ; itself if it's a turtle). ; count agentset reports the number of agents in the given agentset end ;

5 giugno 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 14 ; to update-uneasiness ask turtles [ if plabel-color = white [set uneasy? false set color white] ; clear mood if (100 * p-of-random-mood-change) > random 100 [set uneasy? true set color red] if (100 * p-of-mood-change-if-critical) > random 100 and plabel-color = red [set uneasy? true set color red] if (100 * p-of-mood-change-if-decreasing) > random 100 and plabel-color = blue [set uneasy? true set color red] if (100 * p-of-mood-change-if-huge) > random 100 and plabel-color = green [set uneasy? true set color red] ] set number-uneasy count turtles with [uneasy?] ;; update number-uneasy variable end ;

5 giugno 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 15 ; to move-if-uneasy ask turtles [ if (uneasy?)[ ifelse (random 2 = 0) [set heading 90] [set heading 270] ;; randomly face right or left set people (people - 1) ;;decrease the count in your old group fd 1 ;; move out of your group move-into-groups set people (people + 1)] ;;increase the count in your new group ] end ; to move-into-groups ;;turtle procedure ; move forward until you hit the closest group if not group-site? [ fd 1 if limit-speed? [ wait 0.02 ] ;; slow it down so user can see it happening move-into-groups] end ;

5 giugno 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 16 ; to-report group-site? ;; turtle or patch procedure ;; if your pycor is 0 and your pxcor is where a group should be located, ;; then you're a group site (patch) or on a group site (turtle) let group-interval 0 ;; first figure out how many patches apart the groups will be set group-interval floor (world-width / num-groups) report ;; first check pycor (pycor = 0) and ;; then check if the distance between groups divides evenly into ;; our distance from the right hand edge of the screen (((max-pxcor - pxcor) mod group-interval) = 0) and ;; finally, make sure we don't wind up with more groups than ;; the user asked for (floor ((max-pxcor - pxcor) / group-interval) < num-groups) end ;

5 giugno 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 17 ; to update-critical-or-decreasing-or-huge-groups ask group-sites [ set plabel-color white ifelse people < people-previous-value [set decreasing? true] [set decreasing? false] set people-previous-value people if decreasing? [set plabel-color blue] if people < number / (1.3 * (count group-sites)) [set plabel-color red] if people > number / (0.5 * (count group-sites)) [set plabel-color green] ] set critical-groups (count group-sites with [plabel-color = red]) set decreasing-groups (count group-sites with [plabel-color = blue]) ;NB a decreasing group can be accounted also as critical set huge-groups (count group-sites with [plabel-color = green]) ;NB a huge group can be accounted also as decreasing end ;

5 giugno 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 18 ; to setup-plots set-current-plot "Uneasy People" set-plot-y-range 0 number set-current-plot "Critical or Decreasing or Huge Groups" set-plot-y-range 0 num-groups end ; to update-plots set-current-plot "Uneasy People" set-current-plot-pen "Uneasy" plot (count turtles with [uneasy?]) set-current-plot "Critical or Decreasing or Huge Groups" set-current-plot-pen "Critical-groups" plot critical-groups set-current-plot-pen "Decreasing-groups" plot decreasing-groups set-current-plot-pen "Huge-groups" plot huge-groups end ;

5 giugno 2008Master in economia e politica sanitaria - Simulazione per la sanità 19 ; ;; spread people out vertically to spread-people ask turtles [ set heading 0 fd (4 + count other turtles-here) ] ;; this trick works ;; because the turtles remaining in the ;; starting point is decreasing as ;; they move away end ; ; ;; pile people up on the x-axis to group-people ask turtles [set ycor 0] end ;